原文:生成性對抗神經網絡

GAN是什么 生成對抗網絡 GANs 是當今計算機科學中最有趣的概念之一。 兩個模型通過對抗性過程同時訓練。 生成器 藝術家 學會創建看起來真實的圖像,而鑒別器 藝術評論家 學會區分真實圖像和贗品。 在訓練過程中,生成器逐漸變得更擅長創建看起來真實的圖像,而鑒別器則變得更擅長區分它們。 當鑒別器無法分辨真偽圖像時,該過程達到平衡。 下面的動畫展示了生成器在經過 個時代的訓練后生成的一系列圖像。 ...

2019-08-23 16:03 0 1070 推薦指數:

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手把手教你理解和實現生成對抗神經網絡(GAN)

手把手教你理解和實現生成對抗神經網絡(GAN) 一、總結 一句話總結: GAN的全稱是 Generative Adversarial Networks,中文名稱是生成對抗網絡。原始的GAN是一種無監督學習方法,巧妙的利用“博弈”的思想來學習生成式模型。 1、gan的目標函數 ...

Thu Aug 13 04:24:00 CST 2020 0 1238
GAN對抗神經網絡(原理解析)

GAN對抗神經網絡(原理解析) 一、總結 一句話總結: (一)、GAN的主要靈感來源於博弈論中零和博弈的思想,應用到深度學習神經網絡上來說,就是 (二)、**通過生成網絡G(Generator)和判別網絡D(Discriminator)不斷博弈,進而使G學習到數據的分布 ...

Thu Aug 13 01:52:00 CST 2020 0 1752
生成神經網絡

1. 生成式模型 2. 自動編碼器(Auto-Encoder) 3. 變分自動編碼器(Variational AutoEncoders) 4. 生成對抗網絡(GAN,Generative Adversarial Networks) 4.1 ...

Thu Sep 03 23:33:00 CST 2020 0 573
BP神經網絡 [神經網絡 2]

本文來自於 [1] BP神經網絡 和 [2] Wikipedia: Backpropagation,感謝原文作者! 1- M-P模型   按照生物神經元,我們建立M-P模型。為了使得建模更加簡單,以便於進行形式化表達,我們忽略時間整合作用、不應期等復雜因素,並把 ...

Fri May 22 22:52:00 CST 2015 0 2157
理解GAN對抗神經網絡的損失函數和訓練過程

GAN最不好理解的就是Loss函數的定義和訓練過程,這里用一段代碼來輔助理解,就能明白到底是怎么回事。其實GAN的損失函數並沒有特殊之處,就是常用的binary_crossentropy,關鍵在於訓練過程中存在兩個神經網絡和兩個損失函數。 這里generator並不 ...

Thu May 21 04:32:00 CST 2020 1 691
 
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